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探索lisdexamine dimelate对狂热饮食失调症患者的心理合并症和生活质量的双向影响
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
关于宾厄姆顿大学生物安全和研究注册的常见问题
• Recombinant DNA molecules, including viral vectors • Naturally occurring or engineered microorganisms that may cause disease in humans, animals or plants, including those considered low risk to healthy humans and that are contained at Biosafety Level 1 (BSL1) • Materials potentially containing human pathogens (e.g.未结合的人类标本，人血，血液成分）•人或哺乳动物（包括非人类灵长类动物）细胞系，包括良好的细胞系，人类胚胎干细胞以及多能细胞及其衍生物。•源自植物，动物或微生物的毒素，对人或动物会产生不利影响。•精选代理人 - 联邦政府确定的那些代理和毒素有可能对公共卫生和安全构成严重威胁，并且受到疾病预防控制中心和美国农业部所定义的特殊限制。•从头产生转基因动物和植物（使用重组DNA技术添加异物DNA或减去有机体基因组的一部分）•使用致癌物
电动机替代模型的数据有效的机器学习方法 /作者= Wang，Bingnan; Sakamoto，Yusuke /creationDate = 2024年6月5日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
电动机广泛用于家庭和各种行业，其技术和设计原则已良好。但是，电机设计和定制的要求，特别是对于电动汽车和飞机等新应用以及工厂自动化的要求，总是对汽车设计人员构成新的挑战。参数扫描或迭代优化方法经常被使用，以评估大量设计候选者，然后再识别特定任务的最佳设计。对每个电动机设计糖果的准确分析通常依赖于有限元分析（FEA）的数值模拟，这些模拟是耗时的，尤其是当评估一个设计的各种操作点时。因此，希望寻求FEA的替代分析方法来快速预测运动性能。基于替代模型的优化已被研究以加快过程[1]。由于高度非线性的性质，传统替代模型的准确性在预测某些运动性能（例如扭矩波形和效率图）时会受到影响。近年来，机器学习和深度学习方法已经找到了许多应用，并且由于其模拟高度非线性功能的能力而应用于运动设计[2]，[3]。这种方法的一个主要挑战是达到合理预测准确性所需的大型数据集大小。在本文中，我们提出了用于电动机设计优化的数据有效机器学习模型的三种策略：一个，减少用于电机设计的机器学习模型的输入维度；第二，与基于物理的方法结合
chatgpt和Microsoft Bing AI绩效评估
背景：大型语言模型是一种人工智能（AI）模型，为医疗保健实践，研究和教育开辟了很大的可能性，尽管学者们强调有必要主动解决有关其使用的未验证和不准确信息的问题。最著名的大型语言模型之一是Chatgpt（OpenAI）。据信它对医学研究有很大帮助，因为它促进了更有效的数据集分析，代码生成和文献综述，从而使研究人员可以专注于实验设计以及药物发现和开发。目标：本研究旨在探索Chatgpt作为系统评价和临床决策支持系统的实时文献搜索工具的潜力，以提高其在医疗保健环境中的效率和准确性。方法：人类专家对Peyronie病治疗的系统评价的搜索结果被选为基准，并将研究的文献搜索方式应用于Chatgpt和Microsoft Bing AI，与人类研究人员进行了比较。peyronie疾病通常表现出与可触及的斑块和勃起功能障碍相关的阴茎不适，曲率或畸形。为了评估从AI答案得出的个别研究的质量，我们根据与出版物有关的书目信息创建了一个结构化评级系统。如果存在标题，我们将其答案分为4年级：a，b，c和f。没有给出虚假标题或没有答案的等级。结果表明，将Chatgpt用作实时证据的工具尚不准确且可行。结果：与24个研究的人类基准相比，在1287个鉴定的研究中，有7（0.5％）直接相关，而Bing AI则在48个研究中得到19例（40％）相关研究。在定性评估中，Chatgpt有7级A，18年级B，167级C和211级F研究，Bing AI进行了19个A级和28级C研究。结论：这是将AI和常规人类系统审查方法作为一种实时文献收集工具进行循证医学进行比较。因此，研究人员应该谨慎使用这种AI。使用生成预训练的变压器模型的这项研究的局限性是，搜索研究主题并不多样化，并且并不能阻止生成AI的幻觉。但是，本研究将通过提供从用户的角度验证生成AI的可靠性和一致性的索引来成为未来研究的标准。如果验证了AI文献搜索服务的可靠性和一致性，则这些技术的使用将极大地帮助医学研究。
慢性疼痛和暴饮暴食对雄性小鼠背外侧纹状体投射到前外侧纹状体的前岛皮质神经元的融合作用
慢性疼痛和饮酒障碍（AUD）是高度合并的，慢性疼痛的患者更有可能符合AUD的标准。证据表明，这两种情况都会改变类似的大脑途径，但这种关系仍然很少理解。先前的工作表明，前岛皮层（AIC）参与慢性疼痛和AUD。但是，疼痛和饮酒的组合引起的电路变化仍在研究中。这项工作的目的是阐明对饮酒和慢性疼痛对AIC神经元的融合作用，这些神经元将投影发送到背外侧纹状体（DLS）。在这里，我们使用了黑暗中的饮酒（DID）范式来模拟经历了不幸的神经损伤（SNI）的小鼠中类似暴饮暴食的饮酒，然后在急性脑切片中进行全细胞贴剂电池电学记录，以测量AIC→DLS神经元的固有性和突触特性。在雄性但不是雌性小鼠中，我们发现与假小鼠相比，没有先前酒精暴露的SNI小鼠消耗的酒精含量较低。电生理分析表明，来自SNI的AIC→DLS神经元 - 酒精雄性小鼠的神经元兴奋性增加，微型兴奋性突触后电流的频率增加。但是，与SNI后，与SNI相比，SNI之前暴露于酒精的小鼠消耗了类似的酒精。一起，我们的数据表明，慢性疼痛和饮酒的相互作用对小鼠的固有激励能力和突触传播都有直接影响，这对于了解慢性疼痛如何改变与酒精相关的动机行为可能至关重要。
正规化用于通过得分蒸馏的生成扩散模型的全波形反演，Saudi Aramco
正则化是全波形倒置（FWI）的重要方面，正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近，生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能，使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型，即denoising扩散概率模型（DDPM），以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算，从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。
一种新颖的机器学习算法选择蛋白质组签名以特异性识别癌症外泌体Bingrui li 1，Fernanda G. Kugeratski 1，ragh
一种新颖的机器学习算法将蛋白质组签名选择为特殊的IDENFY癌症出埃及病Bingrui li 1，Fernanda G. Kugeratski 1，raghu 1，2，2，3 3 3 3
ChatGPT、Bard、Bing 的生成式人工智能（2023 年 12 月 13 日）
这 100 人的群体在很多方面都代表着推动人工智能发展的关系和权力中心。他们是竞争对手和监管者、科学家和艺术家、倡导者和高管——这些人既相互竞争又相互合作，他们的见解、愿望和缺点将决定一项影响力日益增强的技术的发展方向。为此，我们很高兴在本期杂志中刊登前《时代》杂志编辑沃尔特·艾萨克森对伊隆·马斯克为人工智能的未来而战的独家报道。这个引人入胜的故事取自沃尔特备受期待的马斯克新传记，正如您将看到的，该传记还介绍了《时代》杂志 100 人人工智能榜的其他成员，他们也担任重要角色。
对影响暴饮暴食的因素的定量研究...
本文调查了影响大学本科生暴饮暴食行为的因素。数据来自一项关于本科生对同伴压力，学生生活安排，社会经济地位和暴饮暴食的定量调查。330名学生通过完成基于纸质的调查参加了研究。该研究发现，同伴压力因素，学生在校外，高社会经济地位和暴饮暴食之间存在统计学上的显着相关性。女学生比男学生更多的饮酒。与喝酒的朋友的学生比与朋友喝的人更有可能参加暴饮暴食。与住在校园的学生相比，居住在校园外的学生更有可能进行酒精饮酒。具有高社会经济地位的学生比社会经济地位低的学生更有可能进行暴饮暴食。本文为未来的研究做出了经验贡献，以探索大学生的暴饮暴食行为。关键词：酒精，暴饮暴食，大学生，同伴压力，社会经济地位。
优化微电网设计以提高野外火灾抵御力，帮助野外-城市交界处脆弱社区 ATD Perera 1,2 , Bingyu Z
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